## APLIKASI PENGOLAHAN CITRA UNTUK MENDETEKSI FRAKTUR TULANG DENGAN METODE DETEKSI TEPI CANNY
#1 Puji Triono, #2 Murinto Program Studi Teknik InformatikaUniversitas Ahmad Dahlan Jl. Prof. Dr. Soepomo, Telp. (0274) 379418 email : pujexcarlox@gmail.com #1 , murintokusno@tif.uad.ac.id #2

## Abstrak
Tulang  merupakan  salah  satu  anggota  tubuh  yang  sangat  penting  bagi  manusia,  sehingga kerusakan  pada  tulang  sangat  berpengaruh  pada  keadaan  tubuh  manusia.  Salah  satu  jenis kecacatan/kerusakan pada tulang  yang kerap dijumpai adalah fraktur. Fraktur adalah keadaan dimana tulang  mengalami  retak  atau  patah.  Karena  letak  tulang  yang  berada  didalam  tubuh,  maka  perlu dilakukan  pemotretan  dengan  sinar-X  untuk  melihat  kondisi  tulang.  Gambar  dari  pemotretan  tersebut yang  akan  digunakan  petugas  medis  dalam  pemeriksaan  tulang.  Pemeriksaan  dilakukan  dengan  cara mengamati  gambar  secara  langsung  dengan  menggunakan  kemampuan  visual  petugas  medis.  Proses pemeriksaan  inilah  yang  sangat  membutuhkan  konsentrasi  dan  ketelitian.  Untuk  menangani permasalahan tersebut dapat digunakan sebuah aplikasi pengolahan citra untuk mendeteksi fraktur pada tulang dengan metode Canny. Metode Canny sangat baik untuk mendeteksi tepi karena memenuhi syarat pendeteksi tepian paling optimum, yakni: mendeteksi dengan baik (kriteria deteksi), melokalisasi dengan baik  (kriteria  lokalisasi),  dan  respon  yang  baik  (kriteria  respon).  Dalam  penelitian  ini  dilakukan perancangan  aplikasi  pengolahan  citra  untuk  mendeteksi  fraktur  pada  tulang  dengan  metode  Canny. Citra yang  digunakan adalah citra hasil scan  tulang paha menggunakan sinar-X  dengan  posisi Lateral dan  Antero  Posterior  (AP).  Untuk  pengambilan  keputusan  menggunakan  uji  kstest2.  Perangkat  lunak yang  digunakan  untuk  membangun  aplikasi  ini  adalah  matlab  R2013a.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari 8 citra standar  dan 29 citra uji. Untuk citra standar tulang paha dengan posisi Lateral  dan  Antero  Posterior  masing-masing  digunakan  sebanyak  4  citra.  Sedangkan  untuk  citra  uji sebanyak  15  citra  untuk  tulang  paha  dengan  posisi  Antero  Posterior  dan  14  citra  untuk  posisi  Lateral. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  suatu  aplikasi  pengolahan  citra  untuk  mendeteksi  fraktur  pada  tulang dengan  metode  Canny.  Aplikasi  ini  mampu  mendeteksi  tepian  objek  pada  citra  kemudian  mampu memberikan keputusan bahwa tulang mengalami fraktur atau tidak. Hasil pengujian sistem menunjukan nilai akurasi deteksi pada citra tulang paha dengan posisi Antero Posterior adalah 80% dan citra tulang paha dengan posisi Lateral adalah 85,71%.
Kata kunci : Antero Posterior, Fraktur Tulang, Lateral, Metode Canny , Uji kstest2 .

## 1. PENDAHULUAN
Tulang adalah salah satu bagian tubuh manusia yang paling penting. Fungsi tulang sendiri adalah sebagai kerangka, penopang tubuh manusia dan tempat melekatnya otot, sehingga tubuh  dapat bergerak maksimal.  Tidak  hanya  itu,  beberapa  bagian  tulang  juga  memiliki  fungsi  untuk  melindungi  organ  lain didalam tubuh. Seperti tulang tengkorak yang berfungsi melindungi otak dari berbagai  macam benturan dari luar, susunan tulang rusuk yang berfungsi untuk  melindungi  paru-paru dan  sebagainya.  Itulah yang menjadikan fungsi tulang menjadi sangat vital apabila terjadi kerusakan pada tulang itu sendiri.
Badan  kesehatan  dunia  (WHO)  mencatat  tahun  2007  terdapat  lebih  dari  delapan    juta  orang meninggal dikarenakan insiden kecelakaan dan sekitar 2 juta orang mengalami kecacatan fisik. Salah satu insiden  kecelakaan  yang  memiliki  angka  kejadian  yang  cukup  tinggi  yakni  insiden  fraktur  ekstremitas bawah yakni sekitar 46,2% dari insiden kecelakaan yang terjadi. Berdasarkan hasil Riset Kesehatan Dasar (RISKESDAS)  oleh  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Depkes  RI  tahun  2007  di  Indonesia  terjadi kasus  fraktur  yang  disebabkan  oleh  cedera  antara  lain  karena  jatuh,  kecelakaan  lalu  lintas  dan  trauma
benda  tajam/tumpul.  Dari  45.987  peristiwa  terjatuh  yang  mengalami  fraktur  sebanyak  1.775  orang (3,8%), dari 20.829 kasus kecelakaan lalu lintas, yang mengalami fraktur sebanyak 1.770 orang (8,5%), dari  14.127  trauma  benda  tajam/  tumpul,  yang  mengalami  fraktur  sebanyak  236  orang  (1,7%). Berdasarkan data dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah tahun 2007 didapatkan sekitar 2.700 orang mengalami  insiden  fraktur,  56%  penderita  mengalami  kecacatan  fisik,  24%  mengalami  kematian,  15% mengalami kesembuhan dan 5% mengalami gangguan  psikologis atau depresi terhadap adanya kejadian fraktur.  Menurut  data  dari  Sistem  Informasi  Rumah  Sakit  (SIRS)  2010,  kasus  patah  tulang  mengalami peningkatan  setiap  tahun  sejak  2007.  Pada  2007  ada  22.815  insiden  patah  tulang,  pada  2008  menjadi 36.947, 2009 jadi 42.280 dan pada 2010 ada 43.003 kasus. Dari data tersebut didapatkan rata-rata angka insiden patah tulang paha atas tercatat sekitar 200/100.000 pada perempuan dan laki-laki di atas usia 40 tahun.  Sedangkan  menurut  Badan  Kesehatan  Dunia  (WHO)  50%  patah  tulang  paha  atas  akan menimbulkan kecacatan seumur hidup, dan 30% bisa menyebabkan kematian (Noviardi, 2012).
Pengembangan  Sinar-X  untuk    merekam  dan  meneliti  keadaan  tubuh  manusia  merupakan  salah satu  terobosan  yang  sangat  penting  dalam  bidang  kedokteran.  Menggunakan  bantuan  Sinar-X  dapat digambarkan  bagaimana  keadaan  tubuh  dan  tulang  sesorang.  Melalui  citra  yang  dihasilkan  dari  proses scan menggunakan  Sinar-X,  keadaan  tulang  dapat  dianalisis  apakah  terjadi  kerusakan  ataupun  tidak. Jenis,  letak  maupun  intensitas  kerusakannya  juga  dapat  diketahui.  Namun  sayangnya  saat  ini  proses identifikasi  masih  menggunakan  cara  manual  ( konvensional ).  Selama  ini  tenaga  medis  bidang  radiologi masih  mengandalkan  kemampuan  visualnya  dalam  menganalisis  kerusakan  yang  terjadi  pada  tulang, padahal kemampuan visual manusia masih terbatas.
Perkembangan teknologi dewasa ini membuat sistem komputer memiliki kemampuan komputasi tinggi  untuk  meningkatkan    pengolahan  data  menjadi  sebuah  informasi.  Salah  satu  data  tersebut  dapat berupa data gambar atau citra digital yang mampu diolah untuk mendapatkan informasi yang lebih baik dan efisien, sehingga mengurangi pengaruh subyektivitas dari penggunanya.
Dari sini akan dibahas sebuah penelitian yang dimaksudkan untuk membangun sebuah alat bantu yang dapat digunakan untuk mendeteksi kerusakan (fraktur) pada tulang, sehingga dapat diketahui apakah sebuah tulang mengalami kerusakan  ataupun tidak. Maka “ Aplikasi Pengolahan Citra untuk Mendeteksi Fraktur pada Tulang dengan Metode Canny” akan diajukan pada penelitian ini.

## 2.  KAJIAN PUSTAKA

## 2.1  Deteksi Tepi
Faktor  kunci  dalam  mengekstraksi  ciri  adalah  kemampuan  mendeteksi  keberadaan  tepi  ( edge ) dari  objek  di  dalam  citra. Pendeteksian  tepi  merupakan  langkah  pertama  untuk melingkupi  informasi  di dalam citra. Tepi mencirikan batas-batas objek dan karena itu tepi berguna untuk proses segmentasi dan identifikasi di dalam citra. Tujuan pendeteksian tepi adalah untuk meningkatkan penampakan garis batas suatu daerah atau objek di dalam citra.
Algoritma Canny berjalan dalam 5 langkah yang terpisah yaitu:
1. Smoothing : Mengaburkan gambar untuk menghilangkan noise.
2. Finding gradien: Tepian harus ditandai pada gambar yang memiliki gradien yang besar.
3. Non-maksimum-suppresion : Hanya maxima lokal yang harus ditandai sebagai tepi.
4. Edge Tracking by hysteresis : Tepian  final  ditentukan  dengan  menekan  semua  sisi  yang  tidak terhubung dengan tepian yang sangat kuat.

## 2.2  Uji Kolmogorov Smirnov
Uji Kolmogorov  Smirnov tergolong  uji  non  parametrik.  Uji  non  parametrik  digunakan  jika  data yang diuji tidak mengikuti distribusi normal. Fraktur pada tulang tidak mengikuti pola distribusi normal sehingga pada penelitian ini digunakan uji Kolmogorov Smirnov untuk pengambilan keputusan. Prinsip dari uji Kolmogorov Smirnov dua sampel ini adalah sangat sederhana, yakni jika hipotesis nihil  yang  mengatakan  bahwa  dua  sample  independen  diambil  dari  populasi-populasi  yang  identik  itu benar,  maka  dapat  diharapkan  bahwa  distribusi  frekuensi  kumulatif    dari  dua  sampel  tersebut  akan cenderung  sama.  Oleh  karena  itu  uji Kolmogorov  Smirnov dua  sampel  ini  didasarkan  pada  nilai  selisih maksimum  (D  maks)  dari  dua  distribusi  frekuensi  kumulatifnya.  Apabila  selisih  maksimum  ini  lebih
besar daripada nilai selisih yang diharapkan (teoritis) ini berarti bahwa kesenjangan antara dua distribusi tersebut cukup besar sehingga hipotesis nihil ditolak (Djarwanto, 2007).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Subjek Penelitian
Data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  sample  citra  tulang  paha  yang  berekstensi  JPEG berukuran 256 x 256 pixel.

## 3.2 Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini teknik pengumpulan data yang dilakukan adalah:
1. Metode Kepustakaan
Mengumpulkan,  mempelajari dan memahami buku-buku referensi dan laporan tugas  akhir yang berhubungan dengan penelitian ini.
2. Metode Observasi
Observasi  yaitu  pengumpulan  data  dengan  cara  pengamatan  langsung  pada  objek  yang  diteliti untuk mendapatkan data yang dibutuhkan serta pengambilan data secara langsung, terutama data yang berkaitan dengan citra hasil scan menggunakan Sinar-X.
3. Browsing internet
Metode  ini  menggunakan  internet  sebagai  referensi  pencarian  data  mengenai  segala  hal  yang berkaitan dengan penelitian.

## 3.3 Perancangan Sistem
Perancangan flowchart dari  aplikasi  deteksi  fraktur  pada  tulang  menggunakan  metode Canny seperti diperlihatkan dalam Gambar 1 dan Gambar 2.
Gambar 1. Flowchart proses pembuatan template

## Gambar 2. Flowchart proses pengujian

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisis Kebutuhan Sistem
Sistem yang akan dibangun guna memenuhi kebutuhan pengguna, antara lain kebutuhan tersebut meliputi :
1. Aplikasi dapat membaca citra berekstensi *.jpg .
2. Aplikasi dapat menampilkan citra hasil deteksi tepi.
3. Aplikasi dapat menampilkan grafik distribusi frekuensi pixel putih dari citra input.
4. Aplikasi dapat menampilkan grafik distribusi frekuensi pixel putih dari citra acuan.
5. Aplikasi dapat menampilkan grafik distribusi frekuensi kumulatif relatif.
6. Aplikasi dapat menampilkan hasil keputusan tulang paha mengalami kerusakan/cacat atau tidak.
7. Aplikasi dapat digunakan untuk pembuatan data acuan.
8. Aplikasi dapat menghapus data acuan
Dalam Tabel 1 diperlihatkan informasi data citra tulang paha yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1. Informasi Data Citra Tulang Paha Citra Tulang Paha Jumlah Citra Citra Acuan Citra Uji Format Posisi Antero Posterior 19 citra 4 Citra 15 Citra .jpg Posisi Lateral 18 citra 4 Citra 14 Citra .jpg Total 37 Citra 8 Citra 29 Citra

## 4.2 Implementasi Sistem
Ketika aplikasi di jalankan untuk pertama kali maka akan terlihat seperti pada Gambar 3 berikut ini:
Gambar 3. Tampilan Halaman Utama Aplikasi
Proses pengujian meliputi:
1. Buka Citra
Buka  citra  digunakan  untuk  memilih  citra  uji  dari  komputer.  Citra  yang  dapat  dibaca  sistem adalah citra berekstensi .jpg.
(a) (b)
(c) (d) Gambar 3. Gambar  citra  tulang  paha  untuk  penelitian  (a)  Citra  tulang  paha lateral normal/tidak  cacat,  (b)  Citra  tulang  paha lateral cacat,  (c)  Citra  tulang  paha  AP ( Antero Posterior ) normal/tidak cacat, (d) Citra tulang paha AP ( Antero Posterior ) cacat
2. Ubah citra menjadi grayscale
Citra yang telah dipilih kemudian akan diubah menjadi keabuan ( grayscale ). Proses ini bertujuan untuk memudahkan dalam proses yag selanjutnya, yaitu deteksi tepi. Berikut adalah contoh citra tulang paha yang telah diubah menjadi grayscale seperti yang diperlihatkan dalam Gambar 4.
(a) (b) (c) (d)
Gambar  4.      Citra grayscale (a)  posisi  lateral  tidak  cacat,  (b)  posisi  lateral  cacat,  (c)  posisi  AP tidak cacat, (d) Posisi AP cacat
3. Proses Deteksi Tepi
Deteksi tepi bertujuan untuk mengetahui pola tepi dari tulang paha yang akan diuji. Setiap titik pada gambar akan dibandingkan dengan titik disekitarnya untuk menentukan apakah titik tersebut merupakan tepi atau bukan. Jika suatu titik memiliki perbedaan yang tinggi dengan titik disekitarnya, maka titik tersebut akan dikatakan sebagai tepi. Pendeteksian tepi menggunakan pendekatan algoritma Canny dilakukan dengan konvolusi fungsi image dengan operator Gaussian dan turunan-turunannya. Hasil dari deteksi tepi ditunjukkan pada Gambar 5 di bawah ini:
(a) (b) (c) (d)
Gambar 5. Hasil deteksi tepi (a) Posisi tulang lateral tidak cacat, (b) Posisi tulang lateral cacat, (c) Posisi tulang AP tidak cacat, (d) Posisi tulang AP cacat
4. Mengubah citra hasil deteksi tepi menjadi biner
Citra  hasil  deteksi  tepi  merupakan  citra grayscale ,  sehingga  perlu  diubah  menjadi  biner  untuk keperluan  proses  selanjutnya.  Pengambangan  yang  digunakan  adalah  0.5  yang  artinya  semua pixel yang nilainya di atas 0.5 diubah menjadi bernilai 1, dan lainnya diubah menjadi bernilai 0.
5. Hitung distribusi frekuensi kumulatif relatif dari citra uji dan citra acuan Distribusi frekuensi kumulatif relatif citra dihasilkan dari penghitungan jumlah pixel putih pada setiap baris citra biner yang telah dihasilkan pada proses sebelumnya. Pixel putih adalah pixel yang mempunyai nilai 1 pada citra biner. Ditribusi frekuensi dari pixel putih inilah yang akan digunakan untuk pegujian citra apakah terjadi fraktur ataupun tidak dengan cara membandingkan antara distriusi frekuensi pixel putih citra uji dengan distribusi frekuensi pixel putih citra acuan yang terdapat pada database. Berikut adalah grafik dari distribusi frekuensi kumulatif relatif pixel putih citra tulang paha seperti yang diperlihatkan dalam Gambar 6.
(a) (b) (c) (d)
Gambar  6.  Perbandingan  grafik  distribusi  frekuensi  kumulatif  relatif  (a)  Posisi Lateral tidak cacat, (b) Posisi Lateral cacat, (c) Posisi AP tidak cacat, (d) Posisi AP cacat
6. Uji kolmogorov smirnov
Proses selanjutnya adalah uji kolmogorov smirnov , yaitu suatu metode pengujian normalitas dari suatu distribusi. Pada matlab uji kolmogorov smirnov menggunakan sintaks kstest2 . Fungsi kstest2 ini akan menghasilkan keluaran 0 dan 1. Jika nilainya 0 maka hipotesis awal diterima yang berarti tulang tidak mengalami fraktur, sedangkan jika nilainya 1 maka hipotesis awal ditolak yang berarti tulang mengalami fraktur.

## 4.3 Hasil Deteksi
Citra  yang  digunakan  dalam  proses  pengujian  adalah  citra  baru  dimana  bukan  merupakan  citra yang  dijadikan  acuan.  Jumlah  citra  uji  ada  29  citra.  Citra  uji  dibagi  menjadi  2  jenis:  sebanyak  15  citra tulang paha dengan posisi Antero Posterior , dan 14 citra tulang paha dengan posisi Lateral .
Tabel 2. Hasil deteksi citra tulang paha posisi Antero Posterior No Nama File Kondisi Tulang Hasil Deteksi Keterangan 1. AnteroPosterior A1.jpg Tidak Cacat Tidak Cacat Sesuai 2. AnteroPosterior A2.jpg Tidak Cacat Cacat Tidak Sesuai 3. AnteroPosterior A3.jpg Tidak Cacat Tidak Cacat Sesuai 4. AnteroPosterior A4.jpg Tidak Cacat Tidak Cacat Sesuai 5. AnteroPosterior A5.jpg Tidak Cacat Cacat Tidak Sesuai 6. AnteroPosterior B1.jpg Cacat Cacat Sesuai 7. AnteroPosterior B2.jpg Cacat Cacat Sesuai 8. AnteroPosterior B3.jpg Cacat Cacat Sesuai 9. AnteroPosterior B4.jpg Cacat Cacat Sesuai 10. AnteroPosterior B5.jpg Cacat Cacat Sesuai 11. AnteroPosterior B6.jpg Cacat Cacat Sesuai 12. AnteroPosterior B7.jpg Cacat Tidak Cacat Tidak Sesuai 13. AnteroPosterior B8.jpg Cacat Cacat Sesuai 14. AnteroPosterior B9.jpg Cacat Cacat Sesuai 15. AnteroPosterior A6.jpg Tidak Cacat Tidak Cacat Sesuai
Tabel 3. Hasil deteksi citra tulang paha posisi Lateral No Nama File Kondisi Tulang Hasil Deteksi Keterangan 1. Lateral A1.jpg Tidak Cacat Tidak Cacat Sesuai 2. Lateral A2.jpg Tidak Cacat Tidak Cacat Sesuai 3. Lateral A3.jpg Tidak Cacat Tidak Cacat Sesuai 4. Lateral A4.jpg Tidak Cacat Cacat Tidak Sesuai 6. Lateral B1.jpg Cacat Cacat Sesuai 7. Lateral B2.jpg Cacat Cacat Sesuai 8. Lateral B3.jpg Cacat Cacat Sesuai 9. Lateral B4.jpg Cacat Tidak Cacat Tidak Sesuai 10. Lateral B5.jpg Cacat Cacat Sesuai 11. Lateral B6.jpg Cacat Cacat Sesuai 12. Lateral B7.jpg Cacat Cacat Sesuai 13. Lateral B8.jpg Cacat Cacat Sesuai 14. Lateral B9.jpg Cacat Cacat Sesuai 15. Lateral B10.jpg Cacat Cacat Sesuai
Untuk  menghitung  tingkat  akurasi  sistem  yaitu  dengan  membagi  jumlah  citra  yang  berhasil dikenali  dengan  jumlah  keseluruhan  citra  yang  dideteksi  kemudian  dikalikan  100%.  Hasil  akurasi  dari deteksi citra tulang paha bisa dilihat pada perhitungan di bawah ini: Untuk  citra  tulang  paha  dengan  posisi Anterior  Posterior  (AP) ,  perhitungan  akurasinya  sebesar 80% sedangkan untuk citra tulang paha dengan posisi Lateral , perhitungan akurasinya sebesar 86.7%

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil pembahasan tentang Aplikasi Pengolahan Citra untuk Mendeteksi Fraktur pada Tulang dengan Metode Canny dapat diambil beberapa kesimpulan, antara lain sebagai berikut :
1. Metode Canny Edge Detection dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi fraktur pada tulang paha dengan memanfaatkan distribusi frekuensi pixel putih sebagai parameter proses deteksi.
2. Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  sistem  yang  dibangun  berhasil  melakukan  deteksi  fraktur  pada tulang  paha  dengan  nilai  akurasi  80%  untuk  tulang  paha  dengan  posisi Antero  Posterior  (AP) dan 86,7% untuk tulang paha dengan posisi Lateral .

## DAFTAR PUSTAKA
Achmad,  B;  Firdausy,  K.  2005. Teknik  Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan  Delphy. Yogyakarta: Andi Publishing.
Anita,  I.  2012. Asuhan  Keperawatan  Pada  Sdr.I  dengan  Fraktur  Tibia  di  Ruang  Kenanga  RSI  PKU Muhammadiyah  Pekajangan  Kabupaten  Pekalongan. Pekalongan  :  STIKES  Muhammadiyah Pekajangan.
Astuti, F. 2003. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi. Febriyana, Dita, 2012, Asuhan Keperawatan Post Operasi Orif Fraktur Tibia hari ke dua  Pada Tn. M di Ruang  Wijaya  Kusuma  Kraton  Kabupaten  Pekalongan, STIKES  Muhammadiyah  Pekajangan, Pekalongan
Hasan, M.I. 2003. Pokok Materi Statistik 2: Statistik Inferensif. Jakarta: Bumi Aksara Indrawati. Segmentasi  citra  x-ray  dari  citra  CT  menggunakan  active  contour .  Lhoksumawe: Politektik Negeri Lhoksumawe.
Isnanto,  Rizal.  2003. Teknik  Teknik  Analisis  Pada  Citra  Tulang  Sebagai  Alat  Bantu  Identifikasi  Medis. Semarang: Universitas Diponegoro. Is  Mardianto;  Dian  Pratiwi.  2008. Sistem  Deteksi  Penyakit  Pengeroposan  Tulang  Dengan  Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Dan  Representasi  Ciri  Dalam  Ruang Eigen. Jakarta: Universitas Trisakti.
Melly,  B.  2010. Analisis  Kinerja  Menggunakan  Metode  Canny  Dalam  Mendeteksi  Tepi  Karies  Gigi . Sumatera: Universitas Sumatera Utara.
Mustika,  M.H.  2009. Aplikasi  Perbaikan  Citra  Digital  untuk  Mengidentifikasi  Kerusakan/Cacat  pada Film  Radiografi  Sambungan  Las. Skripsi-S1.  Yogyakarta:  Program  Studi  Teknik  Informatika UAD.
Muhtadan, D.H. 2008. Pengembangan Aplikasi Untuk Perbaikan Citra Digital Film Radiografi. Seminar Nasional IV- Teknologi Tenaga Nuklir
Noviardy.  2012.  Kesehatan  Tulang:  Kasus  Patah  Tulang  Cenderung  Meningkat.  Available  : http://lifestyle.bisnis.com/read/ 20121012/54/99878 /kesehatan-tulang-kasus-patah-tulang- akibat-osteoporosis-cenderung-meningkat (diakses pada tanggal 11 Juni 2014) Watiningsih, Tri. 2012. Pengolahan Citra Foto Sinar-X Untuk Mendeteksi Kelainan Paru. Teodolita IV . Riset  Kesehatan  Dasar  (RIKERDAS)  2007. 2008.  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan
Kesehatan Departemen Kesehatan RI. . 2012. Pengolahan Citra Tugas 4. available : http://mochamadyagi.wordpress.com/2012/04/17/pengolahan-citra-tugas-4/ (diakses pada tanggal 18 Maret 2014)